Regressioonikurd-disain (RKD)
Regressioonikurd-disain (Regression Kink Design, RKD) on kvasi-eksperimentaalne meetod, mis hindab põhjuslikku efekti, kui poliitikareegel tekitab teatud jooksvat muutujat iseloomustava teadaoleva lävepunkti korral mitte hüpet, vaid järsku muutust joone tõusujoones (kurti). Seda formaliseeris generaliseeritud disainina Card, Lee, Pei ja Weber (2015) ning see on regressioonkatkestus-disaini (regression discontinuity design, RDD) tõusujoone-põhine analoog.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- Card, D., Lee, D. S., Pei, Z. & Weber, A. (2015). Inference on Causal Effects in a Generalized Regression Kink Design. Econometrica, 83(6), 2453-2483. DOI: 10.3982/ECTA11224 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Regression Kink Design (RKD). ScholarGate. https://scholargate.app/et/causal-inference/regression-kink-design
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Erinevused erinevustes (Diff-in-Diff)Ökonomeetria↔ võrdle
- Instrumentaalmuutujate (IV) meetod kausaalse järelduse tegemiseksTerviseökonoomika↔ võrdle
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ võrdle
- Regressioonkatkestusdisain (RDD)Põhjuslik järeldamine↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →